如何计算斜率和截距你好，
在尝试计算斜率和截距值时，我面临两个问题：
- 除了使用“双变量+拟合线”之外，我没有找到一种简单的方法来获取斜率和截距
- 在循环中使用双变量似乎会导致代码执行缓慢：我认为多次创建表和关联的拟合文件非常慢
我的问题：有没有一种方法可以在不使用二元变量的情况下获得斜率和截距以获得更快的速度？
这是我在循环中使用的提取斜率和截距的代码：
biv1 = Bivariate( Y( MyTab:X ), X( MyTab:Y ), Fit Line( {Line Color( "Red" )} ) );
colBox = Report( biv1 )[Number Col Box( 7 )];
beta = colBox << GetAsMatrix;
My_Slope = beta[2]; // slope
My_Intercept = beta[1]; // intercept
Close( MyTab, nosave );
);
谢谢。
回复：如何计算斜率和截距我想到了。
kXPlotDT = Report( kXPlot )["Parameter Estimates"][Table Box(1)] << Make Combined Data Table;
问候，
瑞
回复：如何计算斜率和截距嗨伊恩，
我遵循您的方法，使用“By”变量并坚持使用双变量平台。 我不确定“制作组合数据表”适用于多个拟合线的正确语法。你能帮我吗？
kXPlot = dt << Bivariate( Y( :LMS_dX ), X( :X_Nominal ), By(Column(::bcol)), Fit Line());
kXPlotDT = kXPlot < ???
谢谢你，
瑞
回复：如何计算斜率和截距您还可以考虑使用“By”变量创建一个大表，坚持使用双变量平台，然后使用“创建组合数据表”，而不是使用循环。 不过，我预计矩阵方法会更快。
回复：如何计算斜率和截距谢谢罗恩，
这就是我一直在寻找的：我将实现并测试速度:)
回复：如何计算斜率和截距对于初学者来说，看看这个选项：
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/linear-regression-matrix-form/
这是 David Burnham 在他的博客中提供的解决方案。通过使用矩阵计算，他可以实现回归系数的高速计算。
最好的，
罗恩
